NastępnyNastępny poradnik
Sztuczna inteligencja w wydawaniu i weryfikacji w aptece
Przemysły
PRZEWODNIK branżowy
Sztuczna inteligencja w KYC i weryfikacja tożsamości oznacza automatyczne kontrole, które potwierdzają, że nowy klient to prawdziwa osoba, która odpowiada autentycznemu dokumentowi tożsamości.
Posłuchaj tego przewodnikaOpowiadane przez sztuczną inteligencję · ~3 min
Zazwyczaj system analizuje zdjęcie dowodu osobistego, dopasowuje je do selfie na żywo i sprawdza, czy selfie nie jest parodią ani deepfake’iem. Banki, fintechy i platformy kryptograficzne muszą weryfikować klientów zgodnie z przepisami dotyczącymi przeciwdziałania praniu pieniędzy, a zdalna rejestracja stała się głównym celem syntetycznych tożsamości i podróbek generowanych przez sztuczną inteligencję.
Know Your Customer (KYC) stanowi część należytej staranności wobec klienta wymaganej przez przepisy dotyczące przeciwdziałania praniu pieniędzy. Należą do nich zalecenia Grupy Specjalnej ds. Przeciwdziałania Praniu Pieniędzy i przepisy krajowe, takie jak amerykańska ustawa o tajemnicy bankowej. KYC oznacza ustalenie, kim jest klient w chwili rejestracji, a w przypadku firm – kto ostatecznie jest jego właścicielem lub kto go kontroluje. Różni się od monitorowania transakcji, które później obserwuje aktywność konta pod kątem podejrzanych wzorców. Informują się wzajemnie, ale korzystają z różnych danych i modeli. Zdalna weryfikacja tożsamości składa się zazwyczaj z trzech etapów. W pierwszej kolejności weryfikacja dokumentu identyfikuje rodzaj dowodu osobistego i pobiera jego dane za pomocą OCR. Odczytuje strefę odczytu maszynowego i kody kreskowe oraz szuka manipulacji, takich jak zamienione zdjęcia lub niedopasowane czcionki. Tam, gdzie to możliwe, systemy odczytują podpisany kryptograficznie chip w e-paszportach, co stanowi silniejszy dowód niż obrazy. Po drugie, dopasowywanie twarzy porównuje zdjęcie w dokumencie z selfie przy użyciu modelu rozpoznawania twarzy, który generuje ocenę podobieństwa. Po trzecie, wykrywanie aktywności sprawdza, czy selfie pochodzi od żywej osoby stojącej przed aparatem. Aktywna żywotność prosi użytkownika o poruszanie się lub podążanie za podpowiedziami. Pasywna żywość analizuje teksturę, wskazówki głębi i ruch, nie podając żadnych instrukcji. Ataki dzielą się na dwie rodziny. Ataki prezentacyjne umieszczają coś przed kamerą: wydrukowane zdjęcie, ekran lub maskę. Ataki polegające na wstrzykiwaniu całkowicie pomijają kamerę i wprowadzają do aplikacji wcześniej nagrane lub wygenerowane przez sztuczną inteligencję wideo za pośrednictwem wirtualnych kamer, emulatorów lub zmodyfikowanych urządzeń. Deepfakes sprawiają, że ataki polegające na wstrzykiwaniu są bardziej przekonujące. W 2024 r. FinCEN wydał ostrzeżenie dotyczące oszustw wykorzystujących fałszywe media przeciwko instytucjom finansowym. Powszechnym błędnym przekonaniem jest to, że dobre dopasowanie selfie potwierdza tożsamość. Dowodzi jedynie, że twarz pasuje do dokumentu. Nie dowodzi, że dokument jest autentyczny ani że tożsamość nie jest syntetyczna, czyli zbudowana na podstawie prawdziwego numeru ubezpieczenia społecznego i wymyślonych szczegółów. Dlatego dostawcy łączą dane biometryczne z kontrolą dokumentów, urządzeń i danych.
Aplikacja fintech prosi nowego użytkownika o sfotografowanie prawa jazdy. Modele czytają tekst, sprawdzają czcionki, zabezpieczenia i układ względem szablonów dla tego stanu i porównują dane kodu kreskowego z wydrukowanymi polami.
Aplikacja bankowa odczytuje chip w e-paszporcie przez NFC i weryfikuje podpis cyfrowy kraju wydającego. Jest to znacznie trudniejsze do sfałszowania niż zdjęcie strony z danymi paszportu.
Pasywna kontrola żywotności sprawdza pojedyncze selfie lub krótki film pod kątem śladów wydrukowanego zdjęcia, odtworzonego ekranu lub maski, bez proszenia użytkownika o odwrócenie głowy.
Giełda kryptowalut wykrywa, że strumień selfie pochodzi ze sterownika kamery wirtualnej, a nie z kamery fizycznej. Blokuje sesję jako możliwy wstrzyknięty deepfake.
Weryfikacja tożsamości zmierza w kierunku poświadczeń kryptograficznych. Należą do nich dokumenty oparte na chipie, mobilne prawa jazdy zbudowane w oparciu o normę ISO/IEC 18013-5 oraz unijny portfel tożsamości cyfrowej objęty zmienionym rozporządzeniem eIDAS. Przenoszą zaufanie z oceniania obrazów na weryfikację podpisów cyfrowych, których deepfakes nie mogą łatwo sfałszować. Kontrole oparte na obrazie pozostaną w przypadku osób nieposiadających takich danych uwierzytelniających, zatem walka między wygenerowanymi podróbkami a ich wykryciem będzie kontynuowana. Organy regulacyjne zwracają również większą uwagę na testy stronniczości, czas przechowywania danych biometrycznych i opcje awaryjne, takie jak weryfikacja manualna, w przypadku osób, które nie przejdą kontroli automatycznej.
Darmowy newsletter
Trzy zweryfikowane historie AI każdego poranka w dni robocze, napisane prostym angielskim. Bezpłatne na zawsze, bez reklam.
Jedno e‑mail każdego dnia roboczego. Wypisz się jednym kliknięciem. Nigdy nie sprzedajemy ani nie udostępniamy Twojego adresu.
Sprawdź się
Natychmiastowa informacja zwrotna na każde pytanie oraz udostępnialny certyfikat z weryfikowalnym ID po zaliczeniu kursu.
Wspieraj darmową edukację AI. AI Understanding jest organizacją non-profit 501(c)(3) — bez reklam, bez płatnej ściany, zawsze. Przekaż darowiznę
Sztuczna inteligencja w KYC i weryfikacja tożsamości oznacza automatyczne kontrole, które potwierdzają, że nowy klient to prawdziwa osoba, która odpowiada autentycznemu dokumentowi tożsamości. Zazwyczaj system analizuje zdjęcie dowodu osobistego, dopasowuje je do selfie na żywo i sprawdza, czy selfie nie jest parodią ani deepfake’iem. Banki, fintechy i platformy kryptograficzne muszą weryfikować klientów zgodnie z przepisami dotyczącymi przeciwdziałania praniu pieniędzy, a zdalna rejestracja stała się głównym celem syntetycznych tożsamości i podróbek generowanych przez sztuczną inteligencję.
KYC dotyczy tożsamości i własności na początku relacji. Monitorowanie transakcji wyszukuje podejrzane zachowania w miarę upływu czasu. Informują się wzajemnie, ale korzystają z różnych danych i modeli.
Ataki prezentacyjne polegają na parodii przed prawdziwą kamerą. Ataki polegające na wstrzykiwaniu zastępują sam obraz z kamery, dlatego deepfakes czynią je bardziej niebezpiecznymi.
Aktywna żywotność daje użytkownikowi podpowiedzi. Pasywna żywotność działa w tle z selfie lub krótkiego filmu, dzięki czemu jest płynniejsza dla użytkowników.
Uwierzytelnianie pasywne sprawdza cyfrowy podpis wystawcy na danych chipa, który jest znacznie trudniejszy do sfałszowania niż wydrukowane cechy obrazu.
APCER zlicza ataki, które przedostały się do środka. BPCER zlicza prawdziwych użytkowników, którzy zostali odrzuceni. Strojenie jednego zwykle pogarsza drugie.
Ucz się dalej
Wybrano więcej przewodników na ten temat
NastępnyNastępny poradnik
Sztuczna inteligencja w wydawaniu i weryfikacji w aptece
Przemysły